Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2022.01a
/
pp.127-128
/
2022
최근 많은 증권사 및 다양한 금융사기업에서 투자자의 주식투자를 돕는 투자자문 인공지능, 로보어드바이저를 제안하고 활용한다. 본 논문에서는 증권사 등에서 사용되고 있는 주식 시세예측 알고리즘의 성능을 상호 비교분석한다. 주식 시계열 데이터 예측에 용이한 4가지의 인공지능 알고리즘인 LSTM, GRU, 딥Q 네트워크강화학습, XGBoost 알고리즘의 성능을 분석하고 비교하는 시스템을 구현하였다. 본 연구에서는 구현된 성능 분석 시스템을 통해 어떤 알고리즘이 주식 시세를 예측하고 활용하기 위해 가장 좋은 성능을 가졌는지 비교분석하고 해당 시스템의 결과분석이 주식예측에 어떠한 영향을 주는지를 평가한다.
This paper attempts to conduct a comparative analysis on the economic effects of integrated-energy and manufactured gas supply sectors. To this end, an input-output (I-O) analysis is applied using most recently published 2011 I-O table. In particular, the two sectors are specified as exogeneous to identify the economic effects on own and other sectors. Production-inducing effect, value-added creation effect, and employment-inducing effect are quantified based on demand-driven model. Supply shortage effect and price pervasive effect are analyzed employing supply-driven model and Leontief price model, respectively. The results show that production-inducing effect, value-added creation effect, and employment-inducing effect of integrated-energy and manufactured gas supply sectors are estimated to be 1.5461 vs. 1.0297, 0.4759 vs. 0.1941, and 2.2885 vs. 0.4053 respectively. Price pervasive effects of the 10% increase in integrated-energy and manufactured gas supply sectors are computed to be 0.0127% and 0.1585%, respectively. This information can be utilized in forecasting the economic effects of introducing integrated-energy or manufactured gas as a heating source and the impacts of a rise in price of integrated-energy or manufactured gas on price level of other sectors.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.20
no.2
/
pp.83-94
/
2019
Recently, the importance of Total Life Cycle System Management (TLCSM) and LIFE-CYCLE COSTS management is increasing in the development of weapon systems. In cost management, cost forecasting is important from the initial development stage, but it is difficult to predict the total life cycle cost at the development stage. In this study, we propose efficient management cost calculation and management at the development stage of the weapon system by comparison analysis between the PRICE-HL model and NemoSIM to calculate the maintenance cost under the CAIV concept. Based on the study results, further in-depth analyzes of the PRICE-HL model and NemoSIM input values / results are performed. In addition, we provide a more accurate method of calculating the cost of maintaining and operating the weapon system and a plan to utilize the result of NemoSIM in the ILS element development.
Investors are trading stocks by keeping a close watch on the order information submitted by domestic and foreign investors in real time through Limit Order Book information, so-called price current provided by securities firms. Will order information released in the Limit Order Book be useful in stock price prediction? This study analyzes whether it is significant as a predictor of future stock price up or down when order imbalances appear as investors' buying and selling orders are concentrated to one side during intra-day trading time. Using classification algorithms, this study improved the prediction accuracy of the order imbalance information on the short-term price up and down trend, that is the closing price up and down of the day. Day trading strategies are proposed using the predicted price trends of the classification algorithms and the trading performances are analyzed through empirical analysis. The 5-minute KOSPI200 Index Futures data were analyzed for 4,564 days from January 19, 2004 to June 30, 2022. The results of the empirical analysis are as follows. First, order imbalance information has a significant impact on the current stock prices. Second, the order imbalance information observed in the early morning has a significant forecasting power on the price trends from the early morning to the market closing time. Third, the Support Vector Machines algorithm showed the highest prediction accuracy on the day's closing price trends using the order imbalance information at 54.1%. Fourth, the order imbalance information measured at an early time of day had higher prediction accuracy than the order imbalance information measured at a later time of day. Fifth, the trading performances of the day trading strategies using the prediction results of the classification algorithms on the price up and down trends were higher than that of the benchmark trading strategy. Sixth, except for the K-Nearest Neighbor algorithm, all investment performances using the classification algorithms showed average higher total profits than that of the benchmark strategy. Seventh, the trading performances using the predictive results of the Logical Regression, Random Forest, Support Vector Machines, and XGBoost algorithms showed higher results than the benchmark strategy in the Sharpe Ratio, which evaluates both profitability and risk. This study has an academic difference from existing studies in that it documented the economic value of the total buy & sell order volume information among the Limit Order Book information. The empirical results of this study are also valuable to the market participants from a trading perspective. In future studies, it is necessary to improve the performance of the trading strategy using more accurate price prediction results by expanding to deep learning models which are actively being studied for predicting stock prices recently.
The purposes of this study are to analyze and forecast the domestic demand for papers by regression models with time-series data (1965-81). For the period of 1965-81, the real GNP of Korea grew at annual average increase rate of 8.8 percent. On the other hand, the domestic demand of papers grew at annual average increase rate of 17.9 percent in this period. Especially, the annual average increase rate for board-papers accounted to 25.8 percent. To analyze domestic demand for papers, GNP, per capita GNP, price findex of papers, production activity index of the major papers consuming industries and price index of substitutive goods were selected as independent variables. The expected values of domestic demand for papers were computed by forecasting equations as follows. T-values are in parentheses. ${\ell}nDDP=2.452+1.986{\ell}nPG-0.844{\ell}nPWI$$(33.397)^*\;(-6.149)^*\;R^2=0.997$${\ell}nDDP=6.468+0.827{\ell}nPDA$$(17.403)^*\;R^2=0.950$ DDP : Domestic demand for papers PG : Real GNP per capita (1,000 won) PWI : Real price index of papers (1980 = 100) PDAV : Production activity index of the major papers consuming industries The results analyzed and forecasted by these models are summarized as follows: The domestic demand for papers had positive correlation toward per capita GNP and production activity index of the major papers consuming industries. Per capita GNP elasticity of the domestic demand for papers was the most elastic among independent variables. The price elasticity of domestic demand for papers had negative sign and inelastic. These were not only statistically significant but theoretically compatible. The domestic demand for papers was projected to be 3,152-4,470 thousand mit in 1991, representing at annual increase rate of 5.0-12.4 percent during the period of 1982-91. Domestic demand for papers per capita was projected to be 69.1-98.0 kg in 1991.
This study was carried out to analyze and furecast the domestic demand for plywood in Korea by regression models with time-series data for 16 years(1970-85). The results obtained were summarized as follows. 1. To analyze domestic demand for plywood, GNP, PWI and CWI were used as independant variables. The domestic demand equation was computed as follows: $^{in}DDP$=0.65186+1.29412 $^{in}GNP$-0.28385 $^{in}PWI$-1.05011 $^{in}CWI$ Where DDP : Domestic demand for plywood(1000 S/F) GNP: Gross national product (Billion won) PWI : Real wholesale price index of plywood CWI: Real wholesale price index of construction materials. 2. Among independant variables reflecting on the production activity of plywood industry, GNP was the most decisive in forecasting the domestic demand for plywood. 3. The significance can be recognized highly because the decision coefficient of the forecasting model which is obtained by using time series data is 0.9. 4. According to the estimated regression coefficients for GNP, PWI and CWI, GNP shows positive relation while PWI and CWI show negative relation. 5. An annual average increase rate of demand for plywood was 9.4 percent during expect period. Therefore, it was decreased slightly than that of 10.2 percent during sample period.
Lee, Jung-Mok;Choi, Su An;Yu, Su-Han;Kim, Seonghun;Kim, Tae-Jun;Yu, Jong-Pil
The Journal of Bigdata
/
v.6
no.1
/
pp.91-113
/
2021
Despite the influence of real estate in the Korean asset market, it is not easy to predict market trends, and among them, apartments are not easy to predict because they are both residential spaces and contain investment properties. Factors affecting apartment prices vary and regional characteristics should also be considered. This study was conducted to compare the factors and characteristics that affect apartment prices in Seoul as a whole, 3 Gangnam districts, Nowon, Dobong, Gangbuk, Geumcheon, Gwanak and Guro districts and to understand the possibility of price prediction based on this. The analysis used machine learning algorithms such as neural networks, CHAID, linear regression, and random forests. The most important factor affecting the average selling price of all apartments in Seoul was the government's policy element, and easing policies such as easing transaction regulations and easing financial regulations were highly influential. In the case of the three Gangnam districts, the policy influence was low, and in the case of Gangnam-gu District, housing supply was the most important factor. On the other hand, 6 mid-lower-level districts saw government policies act as important variables and were commonly influenced by financial regulatory policies.
The methodology of KOSPI forecast has been considered as one of the most difficult problem to develop accurately since short-term KOSPI is correlated with various factors including politics and economics. In this paper, we presents a methodology for forecasting short-term trends of stock price for five days using the feature selection method based on a neural network with weighted fuzzy membership functions (NEWFM). The distributed non-overlap area measurement method selects the minimized number of input features by removing the worst input features one by one. A technical indicator are selected for preprocessing KOSPI data in the first step. In the second step, thirty-nine numbers of input features are produced by wavelet transforms. Twelve numbers of input features are selected as the minimized numbers of input features from thirty-nine numbers of input features using the non-overlap area distribution measurement method. The proposed method shows that sensitivity, specificity, and accuracy rates are 72.79%, 74.76%, and 73.84%, respectively.
In this study, we explore the long-term demand forecasting of high-price medical equipments based on logistic and Bass diffusion model. We analyze the specific pattern of each equipment's diffusion curve by interpreting the parameter estimates of Bass diffusion model. Our findings are as follows. First, ultrasonic imaging system, CT are in the stage of maturity and so, the future demands of them are not too large. Second, medical image processing unit is between growth stage and maturity stage and so, the demand is expected to increase considerably for two or three years. Third, MRI is in the stage of take-off and Mammmography X-ray system is in the stage of maturity but, estimates of the potential number of adopters based on logistic model is considerably different to that based on Bass diffusion model. It means that additional data for these two equipments should be collected and analyzed to obtain the reliable estimates of their demands. Fourth, medical image processing unit have the largest q value. It means that the word-of-mouth effect is important in the diffusion of this equipment. Fifth, for MRI and Ultrasonic system, q/p values have the relatively large value. It means that collective power has an important role in adopting these two equipments.
In this paper we performed evaluation of the economics of a district heating system (DHS) consisting of energy suppliers and consumers, heat generation and storage facilities and power transmission lines in the capital region, as well as identification of optimal operating conditions. The optimization problem is formulated as a mixed integer linear programming (MILP) problem where the objective is to minimize the overall operating cost of DHS while satisfying heat demand during 1 week and operating limits on DHS facilities. This paper also propose a new forecasting model of the system marginal price (SMP) using past data on power supply and demand as well as past cost data. In the optimization, both the forecasted SMP and actual SMP are used and the results are analyzed. The salient feature of the proposed approach is that it exhibits excellent predicting performance to give improved energy efficiency in the integrated DHS.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.